Что такое парсинг и как им пользоваться?
03.12.2020
Предположим, вам нужна информация с сайта. Вы можете скопировать ее из Википедии и вставить в свой файл. Но что, если вы хотите как можно быстрее получить большой объем данных? В такой ситуации копировать и вставить не получится, так как на это уйдет огромное количество времени.
В отличие от долгого и утомительного процесса получения данных вручную, парсинг использует интеллектуальные методы автоматизации для получения тысяч или даже миллионов наборов данных за минимальное время.
Что такое парсинг?
Многие крупные веб-сайты, такие как Google, Twitter, Facebook, StackOverflow имеют API — программный интерфейс, который позволяет получать доступ к их данным в структурированном формате. Но есть и другие сайты, которые не позволяют пользователям получать доступ к большим объемам данных в удобной форме, или они просто не настолько технологически продвинуты, вот тогда мы прибегаем к парсингу.
Веб-парсинг — это автоматический метод получения больших объемов информации с веб-сайтов. Большая часть этих данных представляет собой неструктурированные данные в формате HTML, которые затем будут упорядочены в электронной таблице или базе данных, чтобы их можно было использовать в различных приложениях. Есть много разных способов выполнить парсинг, к ним относятся использование онлайн-сервисов, определенных API или даже создание кода для парсинга веб-страниц с нуля.
Как работают парсеры?
Веб-парсеры могут извлекать все данные с определенных сайтов или конкретные, которые хочет пользователь. Например, вы хотите спарсить страницу Amazon на предмет доступных типов соковыжималок, но вам нужны только данные о товаре, а не отзывы покупателей.
Сначала парсер извлекает HTML-код, все элементы CSS и Javascript. Затем парсер может получить данные о товаре, исключая отзывы покупателей из этого HTML-кода и вывести их в удобном формате. Как правило, это электронная таблица Excel или файл CSV, но данные также могут быть сохранены в других форматах, таких как файл JSON.
Различные типы парсеров
Парсеры можно разделить на самодельные или предварительно созданные, расширение браузера или программные парсеры, а также облачные.
У вас могут быть самодельные парсеры, но для этого требуются глубокие знания программирования. Но можно пользоваться готовыми парсерами, которые легко загрузить и запустить. У них есть расширенные параметры, которые можно настроить под себя.
Парсер как расширение для браузера легко запустить, поскольку он интегрирован с вашим браузером, но в то же время он также ограничен из-за этого. Любые расширенные функции, выходящие за рамки вашего браузера невозможно запустить на парсерах расширения браузера. А вот программные парсеры не имеют этих ограничений, поскольку их можно загрузить и установить на ваш компьютер. Они более сложны, чем веб-парсеры расширений браузера, но также имеют множество функций, которые не ограничиваются рамками вашего браузера.
Облачные парсеры работают в облаке, которое представляет собой внешний сервер, в основном предоставляемый компанией, у которой вы покупаете парсер. Это позволяет вашему компьютеру сосредоточиться на других задачах, поскольку ресурсы компьютера не требуются для сбора данных. А вот локальные парсеры запускаются на вашем компьютере с использованием локальных ресурсов. Поэтому, если парсерам требуется мощный процессор и больше оперативной памяти, ваш компьютер станет медленным и не сможет выполнять другие задачи.
Почему Python является популярным языком программирования для парсинга?
Кажется, Python самый популярный язык для парсинга, поскольку он легко справляется с большинством процессов. Он имеет множество библиотек, которые были созданы специально для парсинга. Scrapy — очень популярный фреймворк для парсинга с открытым исходным кодом, написанный на Python. Он идеально подходит для парсинга веб-страниц, а также для извлечения данных с помощью API. Beautiful soup — еще одна библиотека Python, которая хорошо подходит для веб-парсинга. Он создает дерево синтаксического анализа, которое можно использовать для извлечения данных из HTML на веб-сайте. Beautiful soup также имеет несколько функций для навигации, поиска и изменения деревьев синтаксического анализа.
Для чего используется парсинг?
Веб-парсинг имеет множество приложений в разных отраслях. Давайте посмотрим на некоторые из них.
1. Мониторинг цен
Парсинг может использоваться компаниями для управления данными о своих продуктах и получения информации о конкурирующих продуктах, а также для того, чтобы увидеть, как это влияет на стратегии ценообразования. Компании могут использовать эти данные для определения оптимальных цен на свои продукты и получения максимальной прибыли.
2. Маркетинговые исследования
Парсинг может использоваться компаниями для исследования рынка. Высококачественные данные, полученные в больших объемах, могут быть очень полезны для компаний при анализе потребительских тенденций и понимании того, в каком направлении компании следует двигаться в будущем.
3. Мониторинг новостей
Парсинг новостных сайтов может предоставить компании подробные отчеты о текущих новостях. Это еще более важно для компаний, которые часто упоминаются в новостях или которые зависят от ежедневных новостей в своей повседневной работе. В конце концов, новостные репортажи могут создать или разрушить компанию за один день!
4. Анализ настроений
Если компании хотят понять общее отношение потребителей к своей продукции, то анализ настроений просто необходим. Компании могут использовать веб-парсинг для сбора данных с социальных сетей, таких как Facebook и Twitter, о том, каково общее мнение о продуктах. Это поможет им создавать продукты, которые нравятся людям, и опережать своих конкурентов.
5. Электронный маркетинг
Компании также могут использовать парсинг для электронного маркетинга. Они могут собирать идентификаторы электронной почты с различных сайтов с помощью, а затем отправлять массовые рекламные и маркетинговые электронные письма всем людям, владеющим этими идентификаторами электронной почты.
Комментарии